根据一项针对32,000多名韩国成年人的新研究，与传统的预测模型相比，自动CT衍生的评估可能会提供更强的糖尿病和心脏代谢风险分级。
自动化的计算机断层扫描（CT）衍生的内脏脂肪指数评估在预测新发糖尿病的能力上优于美国糖尿病协会（ADA）和莱斯特英国糖尿病风险模型的预测模型。
这是最近发表在《放射学》上的一项回顾性研究的发现之一，该研究探讨了使用自动化CT衍生标志物来预测糖尿病及相关的心代谢共病情况。研究人员回顾了32,166名韩国成年人（平均年龄45岁）的数据，这些人在健康筛查中接受了氟-18氟脱氧葡萄糖（18F FDG）正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（PET/CT）。研究作者指出，该队列在基线时糖尿病的流行率和发病率为6%。
在预测新发糖尿病方面，研究人员发现，CT评估的内脏脂肪指数在男性中的Harrell C-index为68%，在女性中为82%，相比之下，ADA预测模型分别为64%和80%，莱斯特英国糖尿病风险模型分别为65%和78%。
根据研究作者的说法，将CT衍生的肌肉面积指数、肝脏质子密度脂肪分数（PDFF）和主动脉钙化指标加入到内脏脂肪指数评估中，可以将预测新发糖尿病的Harrell C-index提高到男性69%和女性83%。
新的研究表明，计算机断层扫描 （CT） 衍生的评估可以改善糖尿病和心脏代谢风险分级。研究人员发现，对于糖尿病发病率的预测，内脏脂肪指数的CT评估在男性和女性中的Harrell C指数分别为68%和82%，而美国糖尿病协会（ADA）预测模型分别为64%和80%。（图片由 Adobe Stock 提供。)
“在我们的研究中，CT衍生的内脏脂肪单独的预测性能优于传统的2型糖尿病预测模型，与其他CT衍生成像标志物结合时，其预测性能进一步提升，”首席研究作者、首尔康北三星医院和成均馆大学医学院的Yoosoo Chung博士表示。
计算机断层扫描评估还展示了对其他心代谢疾病的强大预测能力，包括主动脉钙化。研究人员指出，冠状动脉钙化（CAC）评分超过100的CT衍生数据在男性中的AUC为84%，在女性中为95%，用于预测主动脉钙化。
“这有可能识别出2型糖尿病患者中高动脉粥样硬化性心血管疾病风险（>100人年中20例以上）的个体，需进行密集治疗，”Chung及其同事指出。“我们的研究将主动脉钙化识别为新发糖尿病的预测因子，表明血管钙化作为一种整合性标志物，反映了衰老和整体健康状态，包括心血管疾病风险，并影响糖尿病的发生。”
研究作者还指出，CT上L3位置的内脏脂肪指数在预测男性和女性代谢综合征方面的受试者工作特征曲线下面积（AUC）分别为81%和90%。研究人员注意到，CT衍生成像标志物在预测糖尿病和代谢综合征方面对女性的关联性比男性更强，建议性别差异的风险因素可能影响了这些差异。
“绝经前女性受雌激素影响，倾向于积累更多的臀部-股部脂肪组织，这与更好的胰岛素敏感性相关，并且脂质更倾向于储存在皮下而非内脏脂肪中，”Chung及其同事解释道。“这种与雌激素相关的脂肪分布可能解释了CT成像在预测女性糖尿病风险方面的优越能力，强调了在风险评估中考虑性别特异性因素和CT扫描中的准确脂肪分布数据的重要性。”
关于研究局限性，作者承认，研究队列主要由年轻和中年韩国人组成，这可能限制了研究发现的推广到更广泛人群的可能性。研究人员还提到，骨密度测试和CAC扫描的使用可能存在选择偏倚，因为这些检查常常取决于患者的偏好。虽然在临床实践中重复检测空腹血糖和糖化血红蛋白很常见，但研究人员指出，他们在2型糖尿病诊断中采用了单次测量。
